Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.27
no.8
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pp.69-75
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2022
In this paper, a method for predicting the speed for each lane from the link speed using an artificial neural network is presented to increase the accuracy of predicting the required time of a driving route. The time required for passing through a link is observed differently depending on the direction of going straight, turning right, or turning left at the intersection of the end of the link. Therefore, it is necessary to predict the speed according to the vehicle's traveling direction. Data required for learning and verification were constructed by refining the data measured at the Gongpyeong intersection of Gukchaebosang-ro in Daegu Metropolitan City and four adjacent intersections around it. Five neural network models were used. In addition, error analysis of the prediction was performed to select a neural network experimentally suitable for the research purpose. Experimental results showed that the error in the estimation of the time required for each lane decreased by 17.4% for the straight lane, 4.4% for the right-turn lane, and 3.9% for the left-turn lane. This experiment is the result of analyzing only one link. If the entire pathway is tested, the effect is expected to be greater.
Cheon, Su Hwan;Park, Jin Kam;Jang, Kyoung Je;Sim, Sung Bo;Jang, Min Ho;Lee, Jin Woong
Journal of Drive and Control
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v.18
no.4
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pp.1-8
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2021
An electro proportional pressure control valve is mainly used to control the clutch of an agricultural tractor's automatic transmission. During transmission, the operating, hydraulic oil is mix with many kinds of contaminants. The contaminants can be trapped between the valve body and spool of the proportional pressure control valve leading to abnormal operating conditions and finally critical damage to the transmission hydraulic system. The present study aimed to verify the valve control algorithm as a basic study of developing control logic that removes contaminants between the spool and the body of the proportional pressure control valve. To develop the algorithm, MATLAB/SIMULINK was used. PWM method was used to control the applied solenoid coil current. The effectiveness of the algorithm was verified by comparing the actual pressure of the normal valve with the actual pressure of the abnormal valve. Based on the present study findings, when the algorithm was applied, the response of the valve pressure according to the current became stable and oil contaminated particles were removed. In the future study, the control algorithm will be optimized for the stability of the proportional pressure reducing valve, and it will be verified in consideration with the driving of the clutch.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.45
no.3
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pp.31-39
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2022
The Army, Navy, and Air Force are currently making various efforts to apply defense IoT technology by reflecting the characteristics of each military. However, there are concerns that comprehensive collection, management, and analysis may be limited because each military has no overlapping system or guaranteed interoperability of data, and there are inefficient aspects in terms of using and investing a limited defense budget. In this study, evaluation items and priorities for pilot projects were selected by applying Delphi technique and AHP method to determine which projects are preferentially effective when commonly applied in terms of Army, Navy, and Air force. As a result of the analysis, the project basis and driving force, project feasibility, performance and ripple effect, redundancy and connection were identified in the order of IoT-based small detachment units and unmanned base construction, intelligent smart unit, smart ground ammunition depot, and smart training management system. According to the comprehensive results reflecting the weights of each evaluation item, the fact that small detachment units and unmanned base construction project are recognized as the first project to be applied to the Army, Navy, and Air Force is a valid approach to be effective while each military is burdened with personnel management because of the reduction of manpower. Through the research results, it is expected that the direction of application to the policy of the defense IoT project can be confirmed in terms of efficient use of limited budgets.
In order to prevent traffic accidents for children who are vulnerable to traffic around elementary schools, a school zone in the children's protection zone is designated, and parking and stopping are prohibited in this area as the vehicle speed is less than 30km/h. However, Korea has a disgrace that the death rate of children from traffic accidents is the No. 1 among OECD countries. Against this backdrop, this study aims to contribute to preventing traffic accidents and raising awareness of driver safety by establishing an illegal parking and stopping system in the child protection zone due to various road conditions in the child protection zone. As a research method, a plan to build a parking and stopping prevention system was presented based on major preceding studies and literature investigation and analysis. Through the construction plan, effects such as preventing traffic accidents, inducing smart drivers to drive safely, strengthening pedestrian safety awareness, and inducing driver's awareness of safety can be expected.
Park, Jong-Yong;Yoo, Min-Hyeok;Nho, Tae-Min;Shin, Dae-Kyeon;Kim, Seong-Kweon
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.17
no.3
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pp.423-432
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2022
This paper addresses the safety concern that the SOH of batteries in electric vehicles decreases sharply when drivers change or their driving patterns change. Such a change can overload the battery, reduce the battery life, and induce safety issues. This paper aims to present the SOH as the changes on a dashboard of an electric vehicle in real-time in response to user pattern changes. As part of the training process I used battery data among the datasets provided by NASA, and built models incorporating linear regression and ARIMA, and predicted new battery data that contained user changes based on previously trained models. Therefore, as a result of the prediction, the linear regression is better at predicting some changes in SOH based on the user's pattern change if we have more battery datasets with a wide range of independent values. The ARIMA model can be used if we only have battery datasets with SOH data.
In-Seok Jeong;Jiwon Kang;Jongdeok Lee;Sangmin Park
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.22
no.2
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pp.147-163
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2023
Recently, there has been an increase in the research and development of automated vehicles worldwide. Research focused on automated vehicles in Korea is steadily progressing as a national R&D project. Since automated driving technology comprises diverse technology fields, it is necessary to identify the current position of the research. In this study, we propose a methodology for analyzing research trends using the NTIS data. In addition, we review the effectiveness of the currently developed research trend methodology by deriving primary keywords and major topics using the proposed method. We expect that the methodology developed in this study can be applied to identify and analyze future automated vehicle research trends.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.22
no.4
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pp.97-113
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2023
Swift and appropriate responses in emergency situations like objects falling on the road can bring convenience to road users and effectively reduces secondary traffic accidents. In Korea, current intelligent transportation system (ITS)-based detection systems for emergency road situations mainly rely on loop detectors and CCTV cameras, which only capture road data within detection range of the equipment. Therefore, a new detection method is needed to identify emergency situations in spatially shaded areas that existing ITS detection systems cannot reach. In this study, we propose a ResNet-based algorithm that detects and classifies emergency situations from vehicle camera footage. We collected front-view driving videos recorded on Korean highways, labeling each video by defining the type of emergency, and training the proposed algorithm with the data.
Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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v.34
no.3
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pp.89-107
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2023
Public libraries should plan and provide services that satisfy various needs of the local community users. In order to understand library users, it is essential first to grasp the service areas of libraries. The current service areas of public libraries are primarily set based on administrative boundaries of the areas where the libraries are located, which limits the consideration of actual user access patterns to the libraries. In this study, we aim to create service areas that incorporate the transportation and geographical characteristics of the library's surroundings and reflect the access patterns of library users. Specifically, we utilized street network data from 502 libraries in 7 metropolitan cities to determine the travel distance and time from user locations, considering gradients, to the libraries. Subsequently, we applied the shortest path algorithm to generate service areas within a 30-minute walking or driving range. As a result, we confirmed that there are differences in the service area patterns of libraries depending on topographical factors, and this better reflects the realistic conditions of library access compared to service areas based on straight-line distances. This method of generating service areas contributes to a more accurate understanding of library users' numbers, characteristics, and needs.
An autofilter is a device that removes impurities contained in heavy fuel oil used in diesel engines of ships or power plants, and also automatically removes impurities accumulated in the filter through a reverse washing function. The reducer-integrated motor serves to rotate the filter at low speed to enable reverse automatic cleaning in the autofilter device. To achieve a low speed of 0.65 to 0.75 rpm in a reducer-integrated motor, a small motor that can operate at 97rpm at a rated voltage of 110 V and 112.5 rpm at 220 V is required. Additionally, a large gear ratio of 1/150 is required. To ensure the durability and reliability of these reducers, the strength of the gear must be evaluated at the design stage. In general, there is a limit to evaluating the stress and strain state according to the vibration characteristics acting on each gear in the driving state of the reducer through quasi-static analysis. Therefore, in this study, the operation characteristics of the auto filter's reducer-integrated motor were first analyzed using the rigid body dynamics analysis method. Then, this rigid body dynamics analysis model was extended to a flexible multibody dynamics analysis model to analyze the stress and strain states acting on each gear and evaluate the design feasibility of the gear.
3D Object Detection using deep neural network has been developed a lot for obstacle detection in autonomous vehicles because it can recognize not only the class of target object but also the distance from the object. But in the case of 3D Object Detection models, the detection performance for distant objects is lower than that for nearby objects, which is a critical issue for autonomous vehicles. In this paper, we introduce a technique that increases the performance of 3D object detection models, particularly in recognizing distant objects, by generating virtual 3D vehicle data and adding it to the dataset used for model training. We used a spherical point tracing method that leverages the characteristics of 3D LiDAR sensor data to create virtual vehicles that closely resemble real ones, and we demonstrated the validity of the virtual data by using it to improve recognition performance for objects at all distances in model training.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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